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范围结论
参考文献 1. Geynisman DM 等人。Urol Oncol。2022；40(5):195.e1-11。 2. NCCN 临床实践指南：膀胱癌。V4.2021。 3. Powles T 等人。N Engl J Med。2020；383(13):1218-30。 4. Bavencio (avelumab)。处方信息。EMD Serono，美国马萨诸塞州罗克兰；2020 年。 5. Grivas P 等人。Cancer Treat Rev。2021；97:102187。 6. Bianchi A 等人。Expert Opin Pharmacother。2022 年 11 月 29 日在线发布。 7. Morgans AK 等人。Ann Oncol。2021；32（补充 5）。摘要 704P。8. Powles T 等人。Ann Oncol。2022；33(3):244-58。9. Tempus。数据驱动的精准医疗。https://www.tempus.com/。访问时间：2023 年 1 月。10. Cancer network。美国不再提供用于治疗某种类型膀胱癌的 Atezolizumab。https://www.cancernetwork.com/view/atezolizumab-no-longer-available-in-us-for-a-certain-type-of-bladder-cancer。访问时间：2023 年 1 月。披露 M. Kearney 是德国达姆施塔特默克集团医疗保健业务的员工，并拥有德国达姆施塔特默克集团、诺华和 UCB 的股票和其他所有权权益。 SH Mahmoudpour 是德国达姆施塔特默克集团医疗保健业务的员工。C. Ike 是美国马萨诸塞州罗克兰 EMD Serono 的员工，拥有德国达姆施塔特默克集团的股票和其他所有权权益。A. Modh、S. Monzon 和 S. Fragkogianni 是 Tempus 的员工。K. Carson 在研究期间受雇于 Tempus；拥有 Tempus 的股票和其他所有权权益；已获得 Tempus 的研究资金；为拜耳提供专家证词；并已获得 Curio Science 的差旅和住宿费用。致谢 本试验由德国达姆施塔特默克集团医疗保健业务部 (CrossRef Funder ID：10.13039/100009945) 赞助，是德国达姆施塔特默克集团医疗保健业务部与辉瑞公司之间的联盟的一部分。临床思维的 Eleanor Bishop 提供了医学写作支持，并由德国达姆施塔特默克集团医疗保健业务部和辉瑞公司资助。
未来范围
在未来的一次涉及几个主要靶场和试验设施基地 (MRTFB) 的测试日中，在 O Dark Thirty，这款造型优美的自主高超音速防空导弹从发射器中冲出，划破夜空。几秒钟之内，该武器就从空中、陆地、海上和太空中的机外传感器获取了目标群的信息；所有这些都通过卫星和地面网络在多域交战中进行通信。该网络向随时准备交战的其他武器系统提供信息，而来自靶场仪表传感器的连续信息则表明交战是成功还是失败。这种系统之体系主题确保了对任何对手采取优势和果断的行动。突然间，成群的目标做出猛烈但预先编程好的机动来对抗无数的武器系统交战，从而促使所有交战的系统采取相关行动。射程控制系统自动合并所有射程传感器数据，以便对所有参与者的轨迹进行最佳估计，这些数据来自雷达、GPS、光学、遥测和其他以人工智能、机器语言和特殊数据融合算法驱动的遥感配置运行的系统。结果数据对于测试范围客户的决策过程和模型和模拟的验证以及对单个武器系统的“记录”评估和综合多领域整体评估至关重要。在涉及的 MRTFB 中，这个复杂的系统
范围审查
背景：在过去十年中，关于使用人工智能 (AI) 提高儿童和青少年参与日常生活活动的研究迅速增加，这是康复的关键结果。然而，现有的评论对参与的关注程度各不相同，范围狭窄，并且仅限于选择性诊断，这阻碍了对针对儿童和青少年参与儿科康复环境的现有人工智能应用范围的解释。目标：本范围界定审查的目的是研究如何将人工智能融入儿科康复干预措施中，以让残疾或其他诊断出健康状况的儿童和青少年参与有价值的活动。方法：我们使用已建立的应用健康科学和计算机科学数据库进行了全面的文献检索。两名独立研究人员根据系统程序筛选和选择了研究。纳入标准如下：参与是明确的研究目标或结果或人工智能应用的目标重点；人工智能作为提供和测试干预的一部分应用；残疾或其他诊断出健康状况的儿童或青少年是研究或人工智能应用或两者的重点；研究以英文发表。根据人工智能的类型、交付方式、个性化类型以及干预是否解决个人目标设定对数据进行映射。结果：文献检索确定了 3029 篇文献，其中 94 篇符合纳入标准。大多数纳入的研究使用了人工智能的多种应用，其中机器人技术（72/94, 77%）和人机交互（51/94, 54%）的普及率最高。关于交付方式，大多数纳入的研究描述了面对面交付的干预（84/94, 89%），只有 11%（10/94）是远程交付的。大多数干预措施都是针对个人群体量身定制的（93/94, 99%）。只有 1%（1/94）的干预措施是根据患者个人报告的参与需求量身定制的，只有一项干预措施（1/94, 1%）将个人目标设定描述为其治疗过程或干预计划的一部分。结论：越来越多的研究使用人工智能来针对残疾儿童和青少年或其他已确诊健康问题的儿童和青少年的参与，这支持了人工智能在儿科康复中的潜力。根据我们的研究结果，我们发现了三个需要进一步研究和开发的主要差距：缺乏使用人工智能进行远程参与的干预措施；干预措施中缺乏个人目标设定；缺乏针对儿童、青少年或家庭个人报告的参与需求而量身定制的干预措施。
